Статья

Название статьи ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОНЕЧЕТКИХ СЕТЕЙ
Автор Д.А. Белоглазов, И.С. Коберси
Рубрика РАЗДЕЛ IV. МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Месяц, год 02, 2011
Индекс УДК 519.7
DOI
Аннотация Рассмотрена проблематика синтеза регуляторов сложными техническими объектами, содержащими в своем описании неопределенности. Приводятся доводы, доказывающие перспективность построения систем управления на основе такого метода искусственного интеллекта как нейронечеткие сети. Проводится анализ различных архитектур нейронечетких сетей на основе определенных показателей. Для нейронечеткой сети ANFIS синтезируется алгоритм обучения, основанный на идеях эволюции, генетический алгоритм.

Скачать в PDF

Ключевые слова Неопределенность; нейронечеткие сети; генетические алгоритмы.
Библиографический список 1. Душин С.Е., Золотов Н.С., Имаев Д.Х. Теория автоматического управления: Учеб. для вузов / Под ред. В.Б. Яковлева. – М.: Высшая школа, 2003.
2. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы управления; Ин-т проблем упр. им. В.А. Трапезникова РАН. – М.: Наука, 2006.
3. Белоглазов Д.А., Коберси И.С. Анализ недостатков методов классической теории управления // Сборник материалов докладов VII-й Всероссийской конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление». – Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009.
4. Финаев В.И. Модели cиcтем принятия решений: Учебное поcобие. – Таганpог: Изд-во ТРТУ, 2005. – 118 c.
5. Белоглазов Д.А. Особенности нейросетевых решений, достоинства и недостатки, перспективы применения // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 7 (84). – C. 105-110.
6. Белоглазов Д.А., Коберси И.С. Необходимость построения систем управления на основе методов искусственного интеллекта // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 5 (94). – C. 186-191.
7. Abraham, Baikunth N. Designing Optimal Neuro-Fuzzy Architectures for Intelligent Control Ajith Gippsland School of Computing & Information Technology Monash University.
8. Белоглазов Д.А. Генетические алгоритмы в современных адаптивных системах автоматического управления // Труды Международной научной конференции «Методы и алгоритмы принятия эффективных решений» (МАПР-2009). Ч. 2. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009.

Comments are closed.